Trabajo Práctico 3 - Estandarización de Tasas
Introducción
La diabetes mellitus tipo 2 (DM2) es una afección metabólica caracterizada por niveles persistentemente elevados de glucosa en sangre (hiperglucemia), que resultan de una resistencia a la insulina y una disfunción progresiva de las células beta pancreáticas.
Dicha enfermedad constituye uno de los principales desafíos sanitarios del siglo XXI, tanto a nivel global como en el contexto nacional. La diabetes tipo 2 es la forma más frecuente de esta enfermedad, representando aproximadamente entre el 90% y el 95% de los casos de diabetes diagnosticados en adultos.
En este contexto, el análisis de la mortalidad por diabetes tipo 2 adquiere una relevancia fundamental para el diseño de políticas públicas en salud. A diferencia de los datos de prevalencia, que reflejan cuántas personas viven con la enfermedad, los registros de mortalidad permiten dimensionar el impacto final de la diabetes en términos de vidas perdidas, y evidenciar la eficacia - o insuficiencia - de los sistemas sanitarios para prevenir, diagnosticar y tratar adecuadamente esta patología.
En Argentina se debe tener en cuenta que factores como las desigualdades regionales en el acceso a la atención médica, las diferencias en estilos de vida, la estructura etaria de la población y la calidad de los registros sanitarios pueden influir significativamente en los patrones de mortalidad observados. Por ello, es clave realizar un análisis por provincia que permita identificar aquellas regiones con mayores tasas de mortalidad, así como las tendencias que podrían estar vinculadas a políticas sanitarias locales, cambios demográficos o contextos socioeconómicos particulares.
Comprender estas diferencias territoriales contribuye a mejorar la planificación y asignación de recursos en salud. Por lo cual, en este trabajo se analizará la mortalidad atribuida a diabetes tipo 2 en las distintas provincias argentinas, considerando variables demográficas como el sexo y el grupo etario.
Manejo de bases de datos
Se cuenta con la información sobre la mortalidad por Diabetes mellitus tipo 2 (E11) para el año 2023, desagregado por provincia, grupo etario y sexo. Dichos datos fueron obtenidos de la página web de la Dirección de Estadísticas e Información en Salud (DEIS).
A su vez contamos con la proyección de la población para cada una de las provincias en ese año.
Para realizar esta tarea se decidió excluir a las personas argentinas que:
- viven en el exterior.
- no se pudo determinar la provincia de defunción.
- tienen una edad no especificada.
## Warning: package 'readr' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.3##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union## Warning: package 'stringr' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'openxlsx' was built under R version 4.3.3##
## Attaching package: 'dbplyr'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## ident, sql## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'plotly' was built under R version 4.3.3##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout## Warning: package 'reactable' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'kableExtra' was built under R version 4.3.3##
## Attaching package: 'kableExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rowsif(FALSE){
archivo <- "/Users/Simon/Downloads/Bioestad-istica/TP3/c2_proyecciones_prov_2010_2040.xls"
# Obtener nombres de todas las hojas
nombres_hojas <- excel_sheets(archivo)
nombres_hojas <- nombres_hojas[2:26]
# Crear lista para guardar los data frames de cada hoja
lista_provincias <- list()
# Loop por cada hoja
for (hoja in nombres_hojas) {
# Leer solo el rango que te interesa
datos <- read_excel(archivo, sheet = hoja, range = "A64:H84", col_names = FALSE)
# Seleccionar columnas A, F, G y H
datos <- datos %>% select(1, 6, 7, 8)
# Renombrar columnas
colnames(datos) <- c("Grupo_etario", "Ambos_sexos", "Masculino", "Femenino")
# Extraer nombre de la provincia (parte después del guión)
nombre_provincia <- str_split(hoja, "-", simplify = TRUE)[,2]
cod_provincia <- as.numeric(str_split(hoja, "-", simplify = TRUE)[,1])
# Agregar columna Provincia
datos <- datos %>%
mutate(Provincia = nombre_provincia, Codigo_prov = cod_provincia) %>%
select(Codigo_prov, Provincia, everything())
# Guardar en la lista
lista_provincias[[hoja]] <- datos
}
# Unir todo en un solo data frame
proyeccion_total <- bind_rows(lista_provincias)
# Guardar como archivo Excel
write.xlsx(proyeccion_total, "proyeccion_poblacion_total.xlsx")
}
proyeccion_total <- read_excel("./proyeccion_poblacion_total.xlsx")
proyeccion_total <- proyeccion_total %>%
mutate(Grupo_etario = ifelse(Grupo_etario %in% c("80-84", "85-89", "90-94", "95-99", "100 y más"), "80 y más", Grupo_etario)) %>%
group_by(Codigo_prov,Provincia,Grupo_etario) %>%
summarise(Ambos_sexos = sum(Ambos_sexos),
Masculino = sum(Masculino),
Femenino = sum(Femenino),
.groups = "drop")
proyeccion_total <- proyeccion_total %>%
mutate(Grupo_etario = factor(Grupo_etario, levels = c(
"0-4", "5-9", "10-14", "15-19", "20-24", "25-29",
"30-34", "35-39", "40-44", "45-49", "50-54",
"55-59", "60-64", "65-69", "70-74", "75-79", "80 y más"
))) %>%
arrange(Provincia, Grupo_etario)defunciones_2023 <- read_delim("./defweb23.csv",
delim = ";", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)## Rows: 324 Columns: 4
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ";"
## chr (1): Grupo_etario
## dbl (3): Codigo_prov, SEXO, CUENTA
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.def_final <- defunciones_2023 %>%
mutate(SEXO = ifelse(SEXO == 1, "Def_masculino", "Def_femenino")) %>%
pivot_wider(names_from = SEXO, values_from = CUENTA) %>%
replace_na(list(Def_masculino = 0, Def_femenino = 0)) %>%
group_by(Codigo_prov) %>%
mutate(Def_ambos_sexos = Def_masculino + Def_femenino) %>%
ungroup()
total_pais <- def_final %>%
group_by(Grupo_etario) %>%
summarise(
Def_masculino = sum(Def_masculino, na.rm = TRUE),
Def_femenino = sum(Def_femenino, na.rm = TRUE),
Def_ambos_sexos = sum(Def_ambos_sexos, na.rm = TRUE),
.groups = "drop"
) %>%
mutate(Codigo_prov = 1) %>%
select(Codigo_prov, Grupo_etario, Def_masculino, Def_femenino, Def_ambos_sexos)
def_final <- bind_rows(def_final, total_pais)
df_unido <- proyeccion_total %>%
left_join(def_final, by = c("Codigo_prov", "Grupo_etario")) %>%
mutate(
Def_masculino = replace_na(Def_masculino, 0),
Def_femenino = replace_na(Def_femenino, 0),
Def_ambos_sexos = replace_na(Def_ambos_sexos, 0)
)Tasas de mortalidad por provincia
Como se mencionó anteriormente, se buscará comparar la mortalidad por diabetes tipo 2 en las distintas provincias del país. Para abordar esto se calculará la tasa de mortalidad por provincia para ambos sexos. Los resultados son los siguientes:
tasas_simples = df_unido %>%
group_by(Provincia) %>%
summarise(
total_def_mas = sum(Def_masculino, na.rm = TRUE),
total_masc = sum(Masculino, na.rm = TRUE),
tasa_masc = (total_def_mas / total_masc)*100000,
total_def_fem = sum(Def_femenino, na.rm = TRUE),
total_fem = sum(Femenino, na.rm = TRUE),
tasa_fem = (total_def_fem / total_fem)*100000
)
tasas_simples = tasas_simples[-24,]
tasas_simples_long <- tasas_simples %>%
select(Provincia, tasa_masc, tasa_fem) %>%
pivot_longer(cols = c(tasa_masc, tasa_fem),
names_to = "Sexo",
values_to = "Tasa") %>%
mutate(Sexo = ifelse(Sexo == "tasa_masc", "Masculino", "Femenino"))
graf_1 = ggplot(tasas_simples_long)+
aes(y=reorder(Provincia, Tasa), x= Tasa, fill= Sexo)+
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge")+
theme_minimal()+
labs(title = "Tasas de mortalidad por provincia según sexo", x = "Tasas de mortalidad (x100.000 pers/año)", y = "Provincia")+
theme(
axis.text.y = element_text(size = 7))
ggplotly(graf_1)Al realizar el cálculo de las tasas de mortalidad se puede evidenciar que las 3 provincias con mayor tasa de mortalidad por diabetes tipo 2 son: Formosa, La Rioja y Mendoza. Pero este analisis primario puede no ser adecuado, ya que como se menciono anteriormente, las provincias de Argentina pueden presentar distintas estructuras etarias.
Para que las comparaciones no se vean influidas por esta diferencia en la distribución de las edades de las provincias se realizan las tasas de mortalidad por grupo etario, tomando grupos con intervalos de 5 años.
Tasas de mortalidad por grupo etario según provincia
Los resultados al comparar las tasas por grupo etario son las siguientes:
tasas_etar = df_unido %>%
mutate(
tasa_masc = (Def_masculino / Masculino)*100000,
tasa_fem = (Def_femenino / Femenino)*100000
)
tasas_etar = tasas_etar[-(1:17),]
niveles_edad <- c("0-4", "5-9", "10-14", "15-19", "20-24",
"25-29", "30-34", "35-39", "40-44", "45-49",
"50-54", "55-59", "60-64", "65-69", "70-74",
"75-79", "80 y más")
tasas_etar_long <- tasas_etar %>%
select(Provincia,Grupo_etario, tasa_masc, tasa_fem) %>%
pivot_longer(cols = c(tasa_masc, tasa_fem),
names_to = "Sexo",
values_to = "Tasa") %>%
mutate(Sexo = ifelse(Sexo == "tasa_masc", "Masculino", "Femenino"),
Grupo_etario = factor(Grupo_etario, levels = niveles_edad)) %>%
arrange(Provincia, Grupo_etario)
graf_2 = ggplot(tasas_etar_long, aes(x = Grupo_etario, y = Provincia, fill = Tasa)) +
geom_tile(color = "white") +
scale_fill_viridis_c(option = "plasma", direction = -1) +
facet_wrap(~Sexo) +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 7),
axis.text.y = element_text(size = 8)) +
labs(x = "Grupo Etario",title = "Tasas por Grupo Etario y Provincia", fill = "Tasa")
ggplotly(graf_2)tasas_filtrado <- tasas_etar %>%
mutate(Grupo_etario = factor(Grupo_etario, levels = niveles_edad),
tasa_masc = round(tasa_masc, 2),
tasa_fem = round(tasa_fem, 2)) %>%
select(Provincia, Grupo_etario, tasa_masc, tasa_fem) %>%
arrange(Provincia, Grupo_etario) %>%
mutate(Provincia = ifelse(duplicated(Provincia), "", Provincia))
reactable(tasas_filtrado,
columns = list(
Grupo_etario = colDef(name = "Grupo Etario"),
tasa_masc = colDef(name = "Tasa Masc."),
tasa_fem = colDef(name = "Tasa Fem.")
),
defaultPageSize = 17,
striped = TRUE,
highlight = TRUE,
paginationType = "simple")Como se puede observar, las defunciones aparecen con mayor frecuencia en personas mayores, es decir que la edad podría considerarse como un factor de riesgo. También se aprecia que la provincia que presenta mayores tasas de mortalidad en comparación al resto es Formosa, tanto para la población masculina como la femenina.
Para poder comparar las tasas de mortalidad por diabetes mellitus de tipo 2 entre todas las provincias, podrían compararse las tasas especificas por grupo etario calculadas anteriormente, pero este procedimiento puede resultar bastante engorroso ya que se cuenta con muchas provincias y muchos grupos etarios. Para resolver esto vamos a necesitar calcular un valor que resuma la experiencia de cada provincia ajustando por las diferencias en sus estructuras etarias, y estos valores se obtienen a través de métodos de estandarización.
Tasas de mortalidad estandarizada por grupo etario según provincia
Método directo
Para realizar esta comparación, se va a necesitar conocer las tasas de mortalidad por diabetes mellitus tipo 2 que se esperarían en cada provincia si todas tuvieran la misma distribución etaria. Este cálculo se realiza multiplicando todas las tasas específicas de cada grupo etario según la provincia por los datos de una población estandar, la cual será la población proyectada de Argentina en el año 2023.
pob_est = proyeccion_total %>%
filter(Provincia == "TOTAL DEL PAÍS") %>%
mutate(Población_estandar = (Ambos_sexos/sum(Ambos_sexos))*100000) %>%
mutate(Población_estandar = round(Población_estandar,2))
pob_est = pob_est %>%
select(Grupo_etario, Población_estandar)
reactable(pob_est,
columns = list(
Grupo_etario = colDef(name = "Grupo Etario"),
Población_estandar = colDef(name = "Población Estandar")
),
defaultPageSize = 17)Método indirecto
bla bla bla
Conclusiones
bla bla bla